春节假期之后，DeepSeek热度持续攀升，这股科技之风同样刮进了医疗行业，近日多家医疗企业先后宣布将在公司或旗下产品内全面落地DeepSeek的应用，AI医疗之风潮重新席卷而来。

　　近30年的发展过程中，从最初的互联网医疗、智慧医疗到后来的AI医疗、数字医疗、数智化医疗，“AI+医疗”的热潮总是一波未平一波又起，预期很高落地差强人意，这次又会有什么不同？

　　“DeepSeek做到了最大程度的开源和非常低的成本，同时性能直接对齐OpenAI 的GPT，这也意味着它带来的影响不会拘泥于某行某业，而是全面化的，这是一个非常鼓舞人心的未来预期，还有一点值得关注的是，之前医疗行业一般都是用第三方的大语言模型来投喂自己的数据，这次是直接自己上手操作，自主性和便利性都大大加强了。”一位医疗行业资深从业者对《华夏时报》记者表示。

　　医疗领域崛起

　　DeepSeek正以惊人的速度抢滩登陆各大企业，无论是医药公司还是慢病企业，甚至是线下医疗医院，都在尝试接入DeepSeek应用，AI浪潮正从单点突破走向系统融合，有望进入加速发展阶段。

　　“医药一哥”近期在企业内部文件中表示，将结合自身业务特点，制定切实可行的应用计划，推动Deepseek在公司内部的全面落地和有效应用。同时，公司将开展DeepSeek应用经验交流会，定期跟进，并将DeepSeek应用情况作为各级干部年度工作考核的重要指标之一。

　　在披露的投资者关系活动记录中同样表示，目前的技术进步，如基于开源模型DeepSeek-V3及DeepSeek-R1的技术优化，有助于进一步降低数据分析成本，提升整体基因检测效能。

　　(来源：投资者关系活动记录表)

　　DeepSeek在医疗领域的应用前景广阔且充满潜力，对外表示，已申请服务器资源用于训练AI大模型，对DeepSeek-R1开源大模型进行本地化部署及二次训练。经测试，优化后的云平台康复方案小助手在效率和准确性方面显著提升，未来产品运营平台还将与DeepSeek深度融合，为医院及康复机构提供更专业智能的解决方案。

　　“AI+医疗”业务一时间涌现出多种形式的应用。

　　自研平台“传染病数智化系统”宣布正式接入DeepSeek-R1模型，进一步增强数智化系统检索和数据挖掘能力，提高传染病数智化系统管理效率，赋能各项“AI+医疗”业务场景。同时，将聚焦AI辅助模型研发，致力于借助机器学习与深度学习算法，深度挖掘医疗数据的背后价值，通过传染病数智化系统功能的完善，辅助临床诊断与传染性疾病预测，提升医疗决策的精准性与科学性。

　　除此之外，浙大二院胸外科主任医师、安徽六安市人民医院感染科副主任等多位医疗界人士也在多个社交平台上晒出了自己使用Deepseek诊断病人情况、模拟看病的亲身感受，对这款应用的高度“拟人化”和准确性叹为观止。

　　DeepSeek有多少可能性

　　公开数据显示，自1月20日发布以来，DeepSeek相关用户数量已增长至1.25亿人。随着这一技术的日益成熟，AI在医药领域的实践应用正逐渐从场景探索走向商业化转化。

　　山东大学淄博生物医药研究院在官方微信公众号中表示，DeepSeek的问世，无疑为医药行业带来了前所未有的变革与创新。例如，对于行业而言，传统的检测方法如液相色谱—质谱联用（LC-MS）虽然已经非常成熟，但在灵敏度和分析速度上仍有局限。DeepSeek技术，作为一种新兴的量测序技术，为像是基因毒性杂质这类的检测带来了革命性的变化。

　　此外在提高药物筛选效率、优化药物设计、加速临床试验、缩短分析检测周期等方面，DeepSeek也将发挥重要的作用。

　　“降本增效”是过去几年间行业反复提起，最终实现方式往往通过裁员、裁管线等方式实现的一大难题，而DeepSeek的横空出世显然将改变这一传统的叙事方式，显著提升现有医疗系统解决方案的效率和准确性。

　　具体来看，DeepSeek通过深度学习和分析，能够更精准地进行疾病诊断和治疗方案制定，从而提高质量，此外，模型还能通过智能化手段优化资源配置，提升基层的能力和效率，这将直接有助于解决中的“不可能三角”问题——即在成本、质量和可及性之间的平衡。从医疗科技角度看，DeepSeek的引入也为大健康科研提供了强大的数据分析支持，从而达到加速科研成果转化，推动医疗技术的创新和进步的目的。

　　研报显示，AI医疗在提升功能、检查检验结果解读、辅助临床医生决策、健康管理等多个领域的应用价值较大，是医疗企业和医院必须重视的创新方向和竞争趋势。企业有望借助AI进一步提高产品竞争力和客户黏性，巩固行业地位和竞争优势。

　　AI医疗也是国内企业出海竞争的关键要素之一，从部分海外龙头企业的AI布局来看，在自主研发之外，并购、外部战略合作、建立数字化平台和生态圈等也是加快AI布局的重要途径。此外，用好Deepseek等AI工具有助于企业降本增效、改善盈利水平。

　　美国“女版巴菲特”，人称“木头姐”的凯西·伍德在近期发布的《Big Ideas 2025》报告中同样多次强调，医疗保健是AI最被低估的应用领域，多组学测序和AI药物研发正成为改变医疗行业的重要创新。

　　在凯西·伍德看来，利用来“操作”数据将颠覆诊断、药物发现和治疗，到2030年，整个行业的表现将提升几个数量级。AI 将彻底改变多组学工具、药物研发、分子诊断，并显著改善药物的经济回报。

　　2024 年 11 月，国家卫健委等三部门曾发布《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，明确 84 个 AI 应用场景，覆盖药物研发、诊疗辅助、医院管理等全链条。随着DeepSeek将AI 的门槛和成本大幅降低，医疗产业大模型的商业化想象空间被进一步打开。